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基于用户行为数据分析的移动互联业务推荐模型

作　者: 吕洋
导　师: 李红
学　校: 华中科技大学
专　业: 计算数学
关键词: 移动互联网用户行为分析数据挖掘业务推荐系统精准营销
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 306次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着近年来国内移动互联网的强势发展与三网融合的态势进展,移动互联产品的市场竞争愈发激烈,各运营商的增值业务竞争将是服务的竞争。由于移动互联业务的多样性,国内运营商逐步从“产品独立运营”向以“客户为中心”的融合运营模式转变,新的商业模式和日趋激烈的竞争环境对电信增值业务运营管理提出了新的要求和挑战。本文的主要目的就是通过对用户上网行为数据的分析,深入分析与把握用户的需求,精确定位用户适配业务类型,并加以调整和创新,也可以把业务推广给客户,从而贯彻“从客户找业务,为业务找客户”的宗旨。本文首先探讨了用户行为分析及其方法,深入学习各种数据挖掘的算法与软件的基础上构建用户行为分析与业务匹配模型。然后在对移动互联网的数据分析理解之后进行数据收集,对于获取到的数据,按照ETL(Extraction-Transformation-Loading)思路,对七千万条数据进行清理、整合,构建数据库。通过数据挖掘的相关工具对用户行为分别在热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘,从统计数据中发现现有营销策略的问题,给运营商提供新的思路并为精准营销提供数据支撑。本文构建的系统设计思路简洁清晰,结果经实践验证可行有效,为进一步实现更多数据源与更大数据量的用户分析系统的构建打下了良好的基础。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
1 绪论  7-10
2 用户行为数据分析方法  10-16
  2.1 用户行为分析  10-11
  2.2 用户行为分析工具与方法——数据挖掘  11-12
  2.3 数据挖掘的分类  12-13
  2.4 数据挖掘的流程  13-16
3 移动互联数据源分析与数据处理算法  16-27
  3.1 移动互联的资料源分析  16-19
  3.2 数据处理算法  19-27
4 构建推荐系统  27-33
  4.1 数据库的建立  27-30
  4.2 用户上网时间分析  30
  4.3 用户上网兴趣分析  30-32
  4.4 用户与移动互联业务的互匹配  32
  4.5 呈现层  32-33
5 案例应用  33-46
  5.1 数据采集与数据库搭建  33-34
  5.2 上网时间分析  34-37
  5.3 用户兴趣分析  37-42
  5.4 业务匹配与用户价值评定  42-44
  5.5 结果呈现  44-46
6 总结与展望  46-47
致谢  47-48
参考文献  48-51

基于用户行为数据分析的移动互联业务推荐模型

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